Catálogo completo de servicios
Modelos predictivos y forecasting
Entrenamos modelos de machine learning que predicen variables clave para tu negocio: demanda de producto, rotación de personal, probabilidad de impago o tiempos de entrega. Trabajamos con datos tabulares, series temporales y datos mixtos.
El resultado es un modelo desplegado en un endpoint API que tu sistema puede consultar en tiempo real. Incluimos un dashboard de monitorización para que veas la precisión del modelo a lo largo del tiempo y detectes cuándo necesita reentrenamiento.
- Análisis exploratorio y limpieza de datos (2-3 semanas)
- Entrenamiento de al menos tres algoritmos candidatos
- Validación cruzada con métricas acordadas previamente
- Despliegue en contenedor Docker listo para producción
Procesamiento de lenguaje natural
Extraemos información estructurada de texto libre: emails de clientes, contratos, informes médicos, publicaciones en redes sociales. Clasificamos documentos por intención, detectamos entidades (nombres, fechas, importes) y generamos resúmenes automáticos.
Cuando los modelos de propósito general no alcanzan la precisión que necesitas, entrenamos modelos específicos sobre tu corpus. Un ejemplo reciente: para una aseguradora, conseguimos reducir el tiempo de clasificación de siniestros de 12 minutos por caso a menos de 4 segundos, con un 94 % de acierto.
- Clasificación de texto y análisis de sentimiento
- Extracción de entidades nombradas (NER) personalizada
- Resumen automático de documentos largos
- Chatbots con comprensión contextual para atención al cliente
Visión por computador
Aplicamos redes convolucionales y modelos de detección de objetos a imágenes y vídeo. Los casos de uso más frecuentes entre nuestros clientes incluyen control de calidad en líneas de producción, lectura automática de matrículas y conteo de personas en espacios comerciales.
Trabajamos con cámaras IP estándar y procesamos las imágenes en el edge o en la nube según los requisitos de latencia. El modelo se entrega con un pipeline de inferencia completo: preprocesado, predicción y postprocesado.
- Detección y clasificación de defectos en manufactura
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para documentos escaneados
- Seguimiento de objetos en vídeo (tracking)
- Anotación asistida de datasets de entrenamiento
Automatización inteligente de procesos
Conectamos los modelos de IA con tus sistemas operativos (SAP, Salesforce, bases de datos PostgreSQL, APIs internas) para que las predicciones se conviertan en acciones sin intervención humana. Un modelo de scoring crediticio, por ejemplo, puede aprobar o rechazar solicitudes de forma automática y escalar solo los casos dudosos a un analista.
Diseñamos los flujos con herramientas como Apache Airflow y n8n, y los desplegamos en la infraestructura que ya tengas (AWS, Azure, GCP o servidores propios).
- Diseño de pipelines de datos automatizados
- Integración con ERPs y CRMs mediante conectores y APIs
- Alertas y notificaciones basadas en umbrales de confianza del modelo
- Documentación técnica y formación para tu equipo de IT
Consultoría y auditoría de IA
Si ya tienes modelos en producción pero no estás seguro de su rendimiento o de su cumplimiento normativo, hacemos una auditoría técnica completa. Revisamos la calidad de los datos de entrenamiento, evaluamos sesgos, medimos la degradación del modelo y proponemos mejoras concretas con estimación de coste y plazo.
Para empresas que están empezando, ofrecemos sesiones de consultoría estratégica de medio día donde identificamos los dos o tres casos de uso con mayor retorno potencial y diseñamos una hoja de ruta realista.
- Auditoría de sesgo y equidad en modelos existentes
- Evaluación de cumplimiento con el AI Act europeo
- Taller de identificación de casos de uso (4 horas, presencial u online)
- Informe ejecutivo con ROI estimado por caso de uso
Tecnologías que utilizamos
Elegimos la herramienta en función del problema, no al revés. Para modelos tabulares solemos trabajar con scikit-learn, XGBoost y LightGBM. En deep learning usamos PyTorch y, cuando el cliente ya tiene infraestructura TensorFlow, nos adaptamos sin problema.
Los pipelines de datos los montamos con Apache Airflow o Prefect. Para el despliegue preferimos contenedores Docker orquestados con Kubernetes, aunque también hemos trabajado con AWS SageMaker y Azure ML cuando el cliente lo requiere.
En NLP aprovechamos modelos preentrenados de Hugging Face como punto de partida y los ajustamos con datos del cliente. Para visión por computador, YOLOv8 y modelos de la familia EfficientNet son nuestras opciones habituales. Toda la monitorización pasa por MLflow, que nos permite rastrear experimentos, versiones de modelos y métricas de producción en un solo lugar.
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Cuéntanos qué problema quieres resolver y te diremos si la IA es la mejor solución o si hay alternativas más sencillas. La primera conversación no tiene coste ni compromiso.
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